AWS 기술 블로그
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이노크라스의 AWS HealthOmics 기반 임상 유전체 파이프라인 운영 효율화 방안
서론 정밀의료 시대에 바이오마커 기반 표적치료는 암 치료의 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다. 실제 임상에서는 유전체 분석 결과를 바탕으로 치료 방침이 결정되기 때문에, 유전체 분석 검사의 신뢰성(Reliability)과 신속한 결과 제공(Turnaround Time, TAT)은 단순한 운영 성과 지표(KPI)가 아닙니다. 이는 환자의 치료 일정과 의료진의 임상 의사결정에 직접적인 영향을 미치는 핵심 제약 조건입니다. 그 사이를 채우는 것은 시퀀서가 […]
Amazon Bedrock 기반 멀티 에이전트 GAMMA로 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션 가속화하기
소개 클라우드 전환을 가속화하는 조직들은 공통된 병목에 직면합니다. 바로 핵심 비즈니스를 지탱하는 레거시 시스템의 현대화(Modernization)입니다. 기업이 Oracle에서 Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition으로 마이그레이션할 때, 테이블, 인덱스, 뷰 같은 스키마 객체는 AWS Schema Conversion Tool(SCT)과 AWS DMS Schema Conversion으로 안정적으로 변환할 수 있습니다. 실제 병목은 복잡한 비즈니스 로직이 내장된 저장 프로시저, 함수, 패키지에 있습니다. 트랜잭션 제어 패턴, […]
AI Agent를 위한 OpenSearch 검색 품질 개선하기 (Part 2)
Rerank와 Weight 튜닝, 그리고 예상과 다른 결과들 1부에서는 Amazon OpenSearch Service와 Amazon Bedrock으로 검색 품질을 측정하는 시스템을 만들었습니다. 이제 측정할 수 있게 됐으니, 고객들은 자연스럽게 “그래서 어떻게 개선하지?” 를 묻게 됩니다. 이번 글에서는 측정 결과를 바탕으로 검색 품질을 실제로 끌어올리는 방법을 다룹니다. 사실 저는 이 테스트를 시작할 때 “검색 성능은 Rerank를 붙이면 당연히 좋아지겠지?” 라고 […]
1시간 대화로 만드는 Amazon Connect Customer AI Agent [AICC Builder 시리즈 #1]
Amazon Connect Customer AI Agent가 무엇으로 이루어지는지 이해하고, 코드 한 줄 없이 전화받는 PoC까지 완성하기 이 블로그는 아래 데모 영상 속 AICC Builder를 활용해 Amazon Connect Customer AI Agent를 빠르게 만드는 방법을 가이드합니다. 아래 녹음과 같이 고객 응대를 하는 우리 회사만의 AI Agent를 빠르게 구성하는 방안을 안내합니다. Amazon Connect Customer AI Agent가 배송 조회 해주는 […]
Config의 Amazon EKS Spot 기반 대규모 RFM 데이터 파이프라인 구축
소개 Config는 General-Purpose Robot Foundation Model을 실현하기 위한 데이터 인프라와 기술을 구축하는 기업입니다. 다양한 실제 환경에서 로봇이 양손 조작 작업을 안정적으로 수행할 수 있도록, 대규모 학습 데이터의 수집부터 전처리, 모델 학습, 실환경 검증까지 이어지는 end-to-end 파이프라인을 운영하고 있습니다. 현재까지 약 10만 시간 규모의 액션 데이터를 구축했으며, 월 약 2만 시간의 데이터를 지속적으로 수집하고 있습니다. 이미지 […]
Amazon Connect AI Agent로 우리 회사만의 Agentic AI 컨택센터 구축하기
본 블로그 게시글은 AWS Blog의 영어 원문을 한글로 번역 및 일부 수정한 포스팅 입니다. 소개 컨택센터 리더들은 점점 더 복잡한 과제에 직면하고 있습니다: 고객은 모든 채널에서 즉각적이고 개인화된 서비스를 기대하는 반면, 상담원은 문제 해결을 위해 여러 시스템, KMS(Knowledge Management System)와 같은 지식 베이스나 시스템, 워크플로우를 동시에 다뤄야 합니다. 기존 접근 방식—각 시스템에 대한 커스텀 및 […]
Amazon Bedrock 및 Strands Agents를 이용한 롯데백화점의 AI 컨시어지 구축기
오프라인 리테일의 AI 혁신 대한민국 대표 백화점인 롯데백화점은 전국 수십 개 지점에서 프리미엄 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. 롯데백화점의 오프라인 매장 및 서비스 정보를 제공하는 롯데백화점 앱은 업계 최대인 약 700만 명의 가입자를 보유하고 있으며, 월간 활성 사용자 수(MAU)는 110만 명에 이릅니다. 롯데백화점은 이러한 디지털 접점을 더욱 강화하고 고객 경험을 한 단계 끌어올리기 위해 AI 기반의 […]
삼성전자 로봇 설비 데이터 인사이트 혁신, Part 1: Amazon Quick Sight 대시보드
이 블로그 포스트는 삼성전자의 최석원님과 함께 작성되었습니다. 개요 삼성전자에서는 다양한 방법으로 로봇과 설비가 협업 할 수 있는 방법에 대해 고민하고 있습니다. 특히 양팔 로봇, 협동로봇, AMR (Autonomous Mobile Robot) 등과 자동화 설비를 이용한 통합 시스템을 구성하기 위하여 노력 하고 있습니다. 초기 AWS IoT Core와 AWS IoT Greengrass를 사용 데이터를 수집한 뒤 MongoDB에 실시간으로 데이터를 저장하는 […]
AWS와 함께하는 웅진 AI Runner Challenge – 1부: 관제 인력 없이 클라우드 인프라 장애 대응하기
지난 2025년 7월 9일, AWS와 함께하는 ‘Gen AI Runner Challenge 2025’가 진행되었습니다. AI 기술이 고도화되면서, AI는 개인과 조직의 역량을 강화할 수 있는 열쇠가 되고 있습니다. 이번 AI Runner Challenge는 구성원의 상상력을 AI를 통해 직접 실현하는 자리이며, AI역량을 향상하고 실제 업무에 적용할 수 있는 기회였습니다. 본 게시글은 5부로 구성되어 있으며, 웅진의 AI Runner Challenge에 참가한 팀 […]
IMS Mobility의 Amazon Connect를 활용한 AI Agent 기반 콜센터 (AICC) 구현 여정
IMS 모빌리티는 렌터카, 탁송, 보험, 차량 관리 등 여러 영역으로 파편화된 모빌리티 시장을 하나의 클라우드 시스템으로 통합하는 토탈 모빌리티 솔루션 기업입니다. 분산된 시장이 초래하는 데이터 단절과 운영 비효율성의 문제를 기술의 힘으로 해결하고, 차량 구매부터 이용, 관리 그리고 판매까지 필요한 모든 솔루션을 유기적으로 연결하는 모빌리티 생태계를 구축하는 것을 목표로 합니다. IMS 모빌리티는 탁송 (고객의 차량을 대신 […]








